Masterclass ¡ Kapitel 21
Vorher/Nachher und Unsicherheit
Was Training wirklich verändert
Du verstehst, warum wir Initial- und Final-Checkpoint vergleichen, was Confidence bedeutet und warum Unknown-Bilder problematisch sind.
Diese Masterclass verbindet Theorie, Mathematik und echten NOVA-Code. Sie zeigt nicht nur, was ein Konzept bedeutet, sondern wo es in unserer Vision-Forge-Pipeline auftaucht.
Abschnitt 1 von 4Kapitel 21
21.1 Warum ein Initial-Checkpoint wichtig ist
Warum ein Initial-Checkpoint wichtig ist
Der Initial-Checkpoint speichert NOVA vor dem Lernen.
Dadurch kÜnnen wir später dasselbe Bild durch die zufällige Version und durch die trainierte Version schicken.
Dieser Vergleich macht Lernen sichtbar.
Before/After-Idee
- â˘Before: zufällige Gewichte, meist schwache oder chaotische Scores.
- â˘After: trainierte Gewichte, sinnvollere Top-Klassen.
- â˘Differenz: Das ist der sichtbare Effekt des Trainings.
NOVA wird geladen...
NOVA Energie-Log
RTX-Verbrauch
NOVA schätzt hier, wie viel GPU-Energie deine Bildanalyse- und CUDA-Läufe bisher ungefähr verbraucht haben.
Lade Energie-Daten...